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      <title>请解释LRU（Least Recently Used）算法的实现原理 - 学习卡片</title>
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        <h1>请解释LRU（Least Recently Used）算法的实现原理 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">LRU（Least Recently Used）算法的核心思想和基本原则是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">LRU 算法的核心思想是移除最久未被访问的数据，从而保留最近使用的数据。其基本原则是“最近使用的数据保留，最久未使用的数据淘汰”。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档简介部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">为了高效地实现 LRU 算法，通常会结合使用哪两种数据结构？它们各自扮演什么角色？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">通常结合使用双向链表（Doubly Linked List）和哈希表（Hash Map）。双向链表用于记录缓存项的访问顺序，其头部表示最近访问项，尾部表示最久未访问项。哈希表则用于快速查找缓存项，其值为链表节点的引用。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 数据结构选择</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在 Java 中使用 `LinkedHashMap` 实现 LRU 缓存时，关键的构造函数参数和需要重写的方法是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">关键在于构造 `LinkedHashMap` 时，将第三个参数 `accessOrder` 设置为 `true` 以维护访问顺序。此外，需要重写 `removeEldestEntry` 方法，以定义当缓存大小超过容量时移除最老条目的淘汰策略。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. 代码示例</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">当 LRU 缓存已满时，执行插入新数据项的操作流程是怎样的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">当缓存已满时，首先需要移除链表尾部的缓存项（即最久未使用的项），同时在哈希表中删除其记录。然后，将新的数据项添加到链表头部，并更新哈希表。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 操作流程</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">在结合了双向链表和哈希表的 LRU 实现中，访问、插入和删除操作的时间复杂度分别是多少？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">在这种实现下，访问、插入和删除操作的时间复杂度均为 O(1)。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4. 复杂度分析</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">根据文档，LRU 算法在实现上存在哪些主要缺点？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">LRU 算法的主要缺点是内存开销和实现复杂度。它需要额外的内存来维护双向链表和哈希表的结构，并且相对于简单的缓存策略，其实现复杂度更高。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 5. 优缺点</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">当访问一个已存在于 LRU 缓存中的数据项时，会执行哪些操作？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">当访问一个已存在的缓存项时，首先在哈希表中查找该项，找到后，会更新其在双向链表中的位置，将其移动到链表头部，表示它成为了最近访问的数据。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 操作流程</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">LRU 缓存算法有哪些优点，使其在很多场景下都适用？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">LRU 算法的主要优点是高效性和适用性。通过结合哈希表和双向链表，它可以在 O(1) 时间内完成基本操作；同时，它广泛适用于内存缓存和磁盘缓存等需要管理缓存的场景。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 5. 优缺点</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">实现 LRU 算法需要维护哪两个主要信息？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">需要维护两个主要信息：1. 数据访问顺序，用于确定哪个数据项最久未使用；2. 缓存空间，用于在缓存满时根据访问顺序决定移除哪个数据项。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 文档简介部分</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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